時系列のための基盤モデル
時系列データは、金融市場、気象パターン、センサーネットワーク、そして数え切れないほどの他の領域を通じて脈動し、私たちの世界に浸透しています。その普遍性にもかかわらず、時系列のための生成AI技術は、言語、画像、音声処理における確立されたアプローチと比べると、はるかに十分には探求されていません。
本プレゼンテーションでは、時系列分析のための基盤モデルの最先端の状況を掘り下げます。逐次データの複雑な時間的ダイナミクスを解き明かすために設計された特殊なニューラルアーキテクチャを探究し、オープンソースモデルがいかに強力な予測能力と洞察を解き放つことができるかを実演します。
さらに、オープンソースのベクトルデータベース Milvus を用いた時系列に対するセマンティック検索と、これを活用した RAG およびエージェント型システムの構築方法を実演します。
Join the Webinar
Loading...
Meet the Speaker
Join the session for live Q&A with the speaker
Stefan Webb
Developer Advocate, Zilliz
Stefan Webb is a Developer Advocate at Zilliz, where he advocates for the open-source vector database, Milvus. Prior to this, he spent three years in industry as an Applied ML Researcher at Twitter and Meta, collaborating with product teams to tackle their most complex challenges. Stefan holds a PhD from the University of Oxford and has published papers at prestigious machine learning conferences such as NeurIPS, ICLR, and ICML. He is passionate about generative AI and is eager to leverage his deep technical expertise to contribute to the open-source community.